一、股票基本定价与定价模型的选择（论文文献综述）
武翰章[1]（2021）在《中国股票市场投资者失望厌恶资产定价研究》文中提出自投资者预期效用理论创立后,以理性人为前提假设的传统金融学发展迅猛,一系列经典理论如均值方差模型、资本资产定价模型、有效市场理论以及Fama&French三因子模型等对学术界和实业界产生了深远的影响。但随着相关研究的持续深入,大量与预期效用理论相悖的市场异象被发现。为了解释这些金融异象,学者们开始结合人类心理学,从非理性人的视角展开分析。由此,行为金融学应运而生。行为金融理论更加贴近实际的假设,使得其在解决资本市场中的各种难题时取得了成功。投资者非理性行为是行为金融学框架的支柱和核心,行为金融理论研究的不断丰富促使着更多潜在的投资者非理性心理被挖掘出来。而在众多研究中,一种特殊的投资者非理性心理——失望厌恶正逐渐受到人们的关注。失望厌恶是指当投资者的行为结果低于预期时,其会产生的失望情绪,而这种失望情绪无疑会干扰投资者的决策选择,最终对股票价格波动造成影响。那么,投资者失望厌恶心理究竟如何影响股票收益呢?特别是在我国资产市场发展较晚、非理性程度较高的散户占主体的背景下,研究该问题具有重要的理论和现实意义。本文从递归效用函数出发,依托投资者失望厌恶理论,构建失望厌恶投资者效用函数,并结合财富约束条件求解失望厌恶随机折现因子表达式,利用消费市场变量和股票市场变量分别推导出基于消费市场的失望厌恶资产定价模型和基于股票市场的失望厌恶资产定价模型。在此基础上,结合中国资本市场数据,实证考察投资者失望厌恶心理与股票收益的关系。主要得到以下结论:首先,利用基于消费市场的失望厌恶资产定价模型估计投资者偏好参数,结果显示,投资者失望厌恶参数k接近于1,表明投资者符合一般失望厌恶特征。使用规模—账市比投资组合、规模—动量投资组合、规模—盈利投资组合以及规模—投资投资组合分别检验基于消费市场的一般失望厌恶资产定价模型（CDA模型）与EZ模型的横截面表现、基于股票市场的一般失望厌恶资产定价模型（SDA模型）与CAPM模型的横截面表现,结果显示,在解释股票收益方面,CDA模型优于EZ模型,SDA模型优于CAPM模型,同时从失望厌恶资产定价模型内部来看,SDA模型优于CDA模型。通过消费数据和股票数据刻画投资者失望事件,结果显示,在经济增速放缓、消费增长下降以及股市收益为负期间,更容易出现投资者失望事件,并且基于股票市场的投资者失望事件比基于消费市场的投资者失望事件更为常见,这反映了我国股票市场波动较大的现状。其次,鉴于SDA模型在横截面上的良好表现,为进一步探究失望厌恶资产定价模型在我国资本市场上的适用性,将SDA模型与经典资产定价模型、不对称风险偏好资产定价模型进行比较,结果显示,在解释股票横截面收益方面,SDA模型的表现不如Fama-French三因子模型、Carhart四因子模型和Fama-French五因子模型,但在时间序列方面,SDA模型能够为一些股票投资组合提供更小的定价误差;同时,上行、下行Beta模型和损失厌恶资产定价模型都可以被视为SDA3模型的特例,SDA模型的表现优于上行、下行Beta模型和损失厌恶资产定价模型,表明不对称风险偏好资产定价模型的拟合效果与其参考点位置的设定有关。将研究的关注点落脚到金融市场异象,发现我国股票市场存在误定价现象;就股票财务指标收益异象而言,现金流市值比异象、营业利润异象、净营运资产异象、总资产增长异象以及盈利价格比异象显着存在;就股票特征指标收益异象而言,偏度异象、峰度异象、特质波动率异象、短期反转异象、中期反转异象以及长期反转异象显着存在。而在考虑投资者失望厌恶心理后,股票市场误定价消失,营业利润异象、净营运资产异象和盈利价格比异象消失,短期反转异象、中期反转异象和长期反转异象消失,其揭示了投资者失望厌恶心理与部分金融市场异象的内在联系。将流动性因素加入失望厌恶资产定价模型中,结果显示,下跌因子对股票收益的负向影响仍然显着,并且流动性与股票收益正相关。最后,为增强SDA模型研究的全面性,探究SDA模型在不同市场环境下的表现。利用离散程度更大的个股数据,从市场信息效率、经济政策不确定性、市场行情和投资者情绪四个维度描述市场环境,结果显示,在解释股票收益方面,SDA模型在市场信息效率较低的股票中表现更加优异,高经济政策不确定性会增强投资者失望厌恶在资产定价中扮演的角色,投资者失望厌恶心理在熊市行情中发挥更大的作用,SDA模型在低投资者情绪组的拟合程度R2更高、均方根误差RMSE更小,这印证了投资者的心理和决策行为受市场环境影响的说法。本文的创新之处主要有以下几个方面:第一,揭示了投资者失望厌恶心理的资产定价效应。以往文献集中于分析投资者失望厌恶心理与投资组合选择、期货套期保值的关系,本文则考察投资者失望厌恶心理对股票收益的影响。将国外投资者失望厌恶理论与中国资本市场相结合,探究投资者失望厌恶心理在股价波动中发挥的作用,有助于深入认识投资者失望厌恶心理。同时,将失望厌恶资产定价模型与多种资产定价模型进行横截面表现比较,为有关资产定价模型选择的理论研究和实践研究提供新的参考。第二,构建了投资者失望状态的判断标准。以往文献聚焦于投资者失望厌恶定性分析,本文则定量刻画投资者失望事件。利用消费数据和股票数据计算投资者失望事件触发阈值,进而描述我国投资者失望厌恶状况,有助于结合宏观经济背景和股票市场背景理解投资者决策过程中失望情绪的产生缘由。同时,投资者失望事件的明确识别,破除了失望厌恶度量困难的应用壁垒,有效地促进投资者失望厌恶概念应用于其他实证研究领域。第三,补充了金融市场异象的解释视角。以往文献多基于其他投资者非理性心理解析金融市场异象形成原因,例如:过度自信、从众行为以及损失厌恶等,本文则基于投资者失望厌恶心理探究其与金融市场异象的关系。使用我国资本市场数据检验部分金融市场异象的存在性,依托投资者失望厌恶资产定价模型解释金融市场异象收益,有助于更好地理解异象发生的内在机制。同时,失望厌恶心理下金融市场异象的消失,彰显出挖掘投资者非理性心理的重要性。第四,展现了投资者失望厌恶心理对股票收益影响的差异性。区别于已有的单一研究,本文进行投资者失望厌恶心理资产定价效应的情景分析。将投资者失望厌恶资产定价模型与资本市场外部环境结合,剖析不同市场信息效率、不同经济政策不确定性、不同市场行情以及不同投资者情绪下投资者失望厌恶心理的差别,有助于洞察投资者失望厌恶心理在不同市场环境下的表现特征。同时,对比不同市场环境下投资者失望厌恶资产定价模型的定价效果,使得有关投资者失望厌恶资产定价的研究更具系统性。
胡明柱[2]（2020）在《上证50ETF期权市场波动率风险溢价研究》文中研究表明上证50ETF期权的正式上市交易标志着我国金融市场正式进入多元化投资和风险管理的新时代。期权具有高杠杆特征及做多做空机制,若使用不当,会加剧金融市场的波动,一直以来波动率是学界和业界关注的重要话题,也是市场中的重要风险源。资产定价理论表明:只要市场中存在风险源,投资者必然索取相应的风险溢价,进而对我国金融市场的资产定价及风险管理提出挑战。由于上证50ETF期权的推出时间较晚,鲜有相关研究,而期权市场波动率风险溢价的研究对我国金融市场的稳定健康发展具有重要的意义。鉴于此,本文以上证50ETF期权市场为研究对象,采用上证50ETF现货和期权市场日频交易数据,从已实现测度和风险中性测度估计随机波动率模型的参数,进而提取波动率风险溢价并分析市场特征;从时变特征、资产跳跃、期权定价及投资者行为等角度揭示了波动率风险溢价之谜;从市场微观结构和宏观经济信息两个角度揭示影响波动率风险的主要影响因素。主要内容包括:首先,从传统金融学理论和行为金融学理论阐述了波动率风险溢价研究的理论依据;从随机波动率模型、MCMC估计法、极值法及傅里叶变换法等方面阐述了波动率风险溢价研究的数理模型;从波动率风险溢价之谜为切入点,结合期权定价理论、投资者行为、已实现测度及风险中性测度视角分析了波动率风险溢价的形成机理。本研究为波动率风险溢价研究提供了理论支持。其次,采用上证50ETF市场数据,运用SV、SVJ及SVCJ等随机波动率模型和MCMC方法估计已实现测度下模型的参数并分析市场特征。结果发现:SVCJ模型相较于SV模型及SVJ模型具有更好的市场拟合优度,上证50ETF收益与波动存在“杠杆效应”;上证50ETF收益和波动的跳跃存在非对称性,其中收益还存在“跳跃聚集”和“跳跃逆转”现象,在市场急剧动荡时期,标的资产收益及波动发生跳跃的幅度较大,而在市场非急剧动荡时期,收益及波动发生跳跃的幅度较小。采用期权交易数据,运用欧式期权定价中的傅里叶变换法及最小极值法估计风险中性测度下模型的参数并分析期权市场的特征,发现上证50ETF期权市场存在“波动率微笑”现象,SVCJ模型相较于SV模型、SVJ模型具有更高的期权定价精度,傅里叶变换法能显着提高波动率风险溢价的估计效率。再次,采用期权定价理论及行为金融学理论,揭示金融市场中的波动率溢价之谜。波动率风险溢价度量了标的资产的波动率在已实现测度和风险中性测度下的溢价水平。波动率风险溢价、期权价格及投资者行为三者息息相关,在市场急剧动荡时期,标的资产在已实现测度下的波动率期望小于风险中性测度下的隐含波动率期望,波动率风险溢价基本为负,投资者厌恶波动风险,对未来市场的波动预期较高,购买期权对冲波动风险的意愿较高,期权定价偏高。在市场非急剧动荡时期,标的资产在已实现测度下的波动率期望大于风险中性测度下的隐含波动率期望,波动率风险溢价基本为正,投资者偏好波动风险,投资者对未来市场的波动预期较低,购买期权对冲波动风险的意愿较低,期权定价偏低。最后,采用秩相关法及Copula模型等方法,分析了从波动率风险溢价与市场收益的关系,从市场微观结构和宏观经济信息两个方面分析了波动率风险溢价的影响因素。研究结果表明:一是,从波动率风险溢价与市场收益的相关性来看,发现两者存在正的秩相关性,即两者同时走高或走低的概率大于其中之一走高或者走低的概率,两者还具有尾部非对称结构相关特征,相关研究对金融风险管理具有重要的作用。二是,从波动率风险溢价在市场中的预测作用来看,波动率风险溢价对上证50ETF收益有显着的预测能力,相关研究为市场参与者构建投资决策提供重要参考。三是,从波动率风险溢价的影响因素来看,收益率、换手率、市场深度、交易成本等对波动率风险溢价的影响显着为正;市场波动率及期权市场活跃程度对波动率风险溢价的影响显着为负;宏观经济信息对波动率风险溢价的影响程度相对较小;在各因素影响贡献度方面,换手率>投资者情绪>标的市场波动率>市场活跃程度>收益率>市场深度>交易成本。论文具有较强的理论意义和实践价值。理论方面,本文拓展了波动率风险溢价的研究领域,深化了对波动率风险溢价、期权定价、投资者行为间关系的理解,补充了期权定价理论和行为金融学理论。实践方面,上证50ETF期权的运行状况及蕴含的信息特征将会为后续推出指数期权、期货期权、个股期权、波动率衍生品等提供重要参考;本文的研究也为风险监管部门提供实践参考,帮投资者认识期权市场存在的波动率风险溢价的一般规律,同时也为投资者构建合理的投资组合提供决策支持。
陈淑瑞[3]（2020）在《商业银行碳金融结构性存款的定价研究 ——以兴业银行为例》文中研究指明碳金融业务已经成为低碳经济发展中的重要金融创新领域。自1997年《京都议定书》生效以来,世界各国对于碳排放给予了高度的关注,相继建立了大量碳交易所。正是由于这些交易所的出现,使得碳排放权成为了一种可交易的商品,赋予了碳排放权以价格,以碳排放权为标的所衍生出来的“碳金融”,也已经成为了全球金融市场的重要组成部分。2017年,中国启动了全国统一的碳金融市场,这标志着我国正在从碳金融的试点阶段转入正式的市场化运行阶段。针对全国统一碳金融市场相关问题的研究因而变得十分必要。我国商业银行虽然在碳金融产品的领域一直不断地创新发展,但由于我们对碳金融认知的不足和承受风险的能力较差,使得取得的成果并不理想。因此,本文以商业银行碳金融结构性存款为研究对象。首先本文对近年来相关文献进行梳理分析,总结目前碳金融和结构性存款研究成果,对碳金融结构性存款进行相关概念界定,分析这一新兴碳金融产品的发展历程、自身特色以及常用的定价方法。其次,以兴业银行发行的一款挂钩深圳碳排放权的结构性存款产品作为案例,根据碳金融结构性存款的特性,将其拆分为两个部分,看作是固定收益部分与内含期权部分的组合。通过现金流折现的方法对固定收益部分进行定价,并在风险中性理论基础上,利用BS期权定价模型和蒙特卡罗模拟法分别对内含期权的内在价值进行研判。本文研究发现:第一,碳金融结构性存款挂钩标的资产是碳排放权,在对碳金融结构性存款进行定价之前,关键是要计算出产品存续期间标的资产（碳排放权）的波动率。本文利用GARCH族模型对深圳碳排放权市场价格的波动率进行预测,分别比较GARCH（1,1）,GARCH-M（1,1）和TGARCH（1,1）的拟合效果,发现GARCH（1,1）能更好地捕捉时间序列的波动特征。第二,分别对碳金融结构性存款的固定收益部分和内含期权部分进行定价,可以得出该产品的理论价值略微高于实际发行价格,即初始认购的金额1000万元,说明兴业银行发行的碳金融结构性存款属于折价发行的一种方式,这是对投资者进行风险补偿,提高投资者的心理承受能力,保障碳金融结构性存款的顺利发行。第三,根据BS期权定价模型计算所得,该产品实际到期收益率为4.1264%,大于该产品发行时的预期收益率4.1%;根据蒙特卡罗模拟法得到的到期收益率为4.2878%,也完全可以实现预期浮动收益率,均高于兴业银行一年期定期存款利率3.3%,说明产品仍具有一定的投资价值。最后根据上述理论和实证分析,有针对性地从商业银行,投资者以及政府方面对发展碳金融结构性存款提供一些建议。商业银行应该重视碳金融产品业务,引进高素质人才来提高产品设计以及定价水平;投资者在全面了解碳金融结构性存款基础上,应树立正确的投资理念,不能盲目追求高收益;政府应该加大对碳金融的宣传力度,建立健全相关的法律法规制度,同时加强对碳金融结构化存款的监管等。
李林波[4]（2020）在《异质信念与中国股票市场异象研究》文中研究指明随着资产定价理论的不断发展,有效市场假说的“理性人”和“同质性”假设受到了广泛质疑,而投资者异质信念无疑更接近于实际。异质信念认为,投资者由于先验的异质性差异或接收的信息不同,对同一资产的预期价格出现了分歧,进而影响了股票价格的形成。中国股票市场上,以“散户”为主的投资者结构及其交易特征提高了股市信息不对称程度,导致投资者异质信念越大,使得股票价格出现了非理性波动,由此引发的暴涨暴跌、资产泡沫等现象广受诟病。因此,中国股票市场上这种投资者结构导致的异质信念与中国股票市场异象存在什么关系?本文以此为核心问题进行研究。然而,上述研究也面临着两个难题,第一个是理论上如何基于中国股票市场特征研究投资者异质信念的形成机制;第二个是实证上如何使用异质信念指标解释中国股票市场异象。针对上述疑问,本文将理论分析、建模推导与实证研究相结合,使用理论模型研究、投资组合分析、横截面回归、因子模型回归、OLS回归和DID等研究方法,试图揭开异质信念能否解释中国股票市场异象。本文的研究过程及核心结论如下。第一,本文从私人信息投资者和公开信息投资者的预期差异视角构建了一个异质信念定价模型。模型结果发现,知情信息和公开信息披露的差异越大,异质信念越大;异质信念提高了均衡价格和流动性,但降低了股票的交易成本、定价效率和资本成本;异质信念与投资者福利负相关,提高公开信息的质量可以提高整个市场的投资者福利。上述结论揭示了异质信念解释股票异象的影响机制:异质信念越大,导致股价中的噪音信息越多,使得股票市场的定价效率越差,而且财务信息更难进入股票价格中,导致股票的超额收益异象越明显。第二,基于上述模型的思路,本文使用换手率分离模型构建了一个异质信念代理指标,利用中国A股市场2000年到2018年的样本数据实证发现,异质信念能够负向预测横截面收益,且对解释崩盘、暴涨等极端情形下的股票收益具有优势。本文构建了一个包含市场因子（MKT）、规模因子（SMB）和信念因子（FMG）的B-3因子模型,并使用该模型解释复制的106个交易市场异象,与CAPM模型、FF-5模型和CH-3模型对比发现,无论在调整的alpha显着性还是GRS检验上,B-3因子模型都具有明显优势。另外,使用事件研究法构建了8个发行市场异象,使用OLS回归方法检验发现异质信念可以有效解释中国股票市场的IPO异象。第三,为了保证上述理论和结果的稳健性,本文使用融资融券制度、发行市场管制、投资者情绪进一步检验异质信念对股票异象的影响。结果发现,引入卖空机制后,悲观交易者和负面信息进入股票价格中,异质信念降低,导致股票市场的过度反应异象减弱;新股发行的市场化改革减弱了管制约束,降低了投资者异质信念,使得IPO溢价下降;新兴产业的上市公司利用投资者的估值偏差和市场情绪,吸引经济资源向新兴产业集聚,优化实体经济中的资源配置。本文的边际贡献在于:首先,在理论上提出了一个新的异质信念形成机制,契合了中国股票市场以“散户”为主的投资者结构及交易特征;并在实证上使用换手率分离模型构建了一个相对应的的异质信念代理指标,推动了异质信念研究的发展。其次,相对于传统的因子模型,本文构建的B-3因子模型在解释股票异象上具有相对优势,从行为金融学角度丰富了股票异象的解释观点;最后,本文检验了中国A股市场上106个交易市场异象和8个发行市场异象的收益表现,丰富了股票异象的研究文献。
云坡[5]（2020）在《考虑高阶矩属性风险传染的碳金融资产定价研究》文中进行了进一步梳理温室气体排放剧增是导致全球环境负外部性的直接诱因。将碳排放权赋予商品属性,依靠市场化金融手段解决碳减排问题,已成为国际社会应对气候变化、抑制温室气体排放的主要手段。碳金融市场的创建立足于国际社会履行减排责任的各项公约和协议,发展于各国推进碳金融市场运行的政策措施。作为碳金融市场的核心,有效的碳金融资产定价机制将推动碳金融市场机制的成熟和完善、市场效率的提升,更好地服务于碳减排落实。碳金融资产定价研究不仅需要遵循一般金融资产的基本定价方法,还要反映碳价特殊的驱动特征。而现有碳金融资产定价研究,聚焦从收益率低阶矩视角研究碳金融资产的价格信息传递和风险波动溢出等,忽略从更高阶矩属性,研究市场非对称信息和极端冲击等因素对碳金融资产收益的影响。特别是随着全球资本流动的增强,碳金融市场与资本市场和能源市场等在发生低阶矩属性联动关系的同时,也会产生因市场非对称信息和极端事件冲击而导致的偏度和峰度等高阶矩属性的风险传染现象。而基于高阶矩属性风险传染理论,显着性的高阶矩属性风险传染能够对市场非理性协同运动和极端冲击所导致的价格变动提供有效解释,这一解释视角契合碳金融资产所具备的市场非对称性和极端冲击敏感性等特殊性特征。因此,将高阶矩属性风险传染关系纳入碳金融资产定价框架,符合碳金融资产的特殊性特征,能够从新的证据因子解释碳金融资产的溢价波动。基于此,本文研究创新和结论如下:（1）构建考虑高阶矩属性风险传染关系的碳金融资产定价框架。首先,将二元资产高阶矩CAPM资产定价框架拓展至多因子,形成基于高阶矩的碳金融资产多因子定价框架。其次,基于碳金融资产高阶矩属性风险传染理论,对定价框架中碳价及其定价因子间的风险传染关系进行检验和识别,研究市场波动趋势异质性下的风险传染关系和传染强度,从市场非理性协同运动和极端冲击角度解释碳金融资产溢价波动。第三,将识别的高阶矩风险传染关系反馈到拓展高阶矩碳金融资产定价框架中,形成考虑高阶矩属性风险传染的碳金融资产定价框架。该理论框架遵循“一般到特殊”的构建思想,将融合碳金融资产特征的高阶矩属性风险传染关系纳入定价框架中,为碳金融资产溢价波动提供新的证据解释。（2）使用非参数统计计量模型检验基于波动趋势异质性的碳金融资产及其定价因子间的高阶矩属性风险传染关系。市场收益波动隐含了碳金融资产对遭受极端冲击或非对称信息冲击的市场反映,研究基于市场波动趋势差异的风险传染关系符合碳金融市场波动异质性特征。研究发现:（1）碳金融资产及其定价因子间不仅存在低阶矩属性的风险传染关系,而且还存在协偏度、协峰度和协波动率等高阶矩属性渠道的风险传染关系。这表明从高阶矩属性出发,考虑碳金融资产及其定价因子间因市场非对称信息和极端事件冲击而导致的风险传染关系,已经成为影响碳金融资产价格驱动机制的新的因子证据。（2）快速波动趋势下的风险传染强度大于缓慢波动的强度。不同风险波动趋势的传染强度差异,本质上是碳金融资产收益及其蕴含的风险和收益对应关系的一种表征。结论为筛选具有高阶矩属性风险传染关系的碳定价因子,开展定价模型的拟合与预测提供分析基础。（3）构建多层多变量LSTM模型实现碳金融资产定价框架的拟合与预测。根据所识别的具有高阶矩属性风险传染关系的碳价及其定价因子,构建基于碳金融资产定价框架的实证模型,构造处理金融时间序列具有优势的多层多变量长短期记忆神经网络（multi-layer and multi-variable Long Short-Term Memory Network,Multi-LSTM）对定价框架进行拟合。通过实验手段确定最优的网络结构和参数,提高模型拟合和泛化能力,实现有效收敛。研究发现,相比不考虑高阶矩属性的碳金融资产定价框架,考虑高阶矩属性风险传染的定价框架能够对碳金融资产收益,特别是较长期限（12个月）的收益进行较好的精度预测和模型拟合,Multi-LSTM模型的预测效果和稳定性显着优于其他深度网络模型（Multi-GRU,RNN,MLP）、波动率模型（Garch-M）以及神经网络模型（BP）等分类器,印证了定价模型的优越性以及机器学习方法的拟合优势。研究在理论上证明了所构建的考虑高阶矩属性风险传染的碳金融资产定价框架,能对碳金融资产溢价提供有力解释,表明将高阶矩属性风险传染关系纳入碳资产定价框架的合理性和有效性,拓展了碳金融资产定价理论和方法;在实践上,为碳金融资产定价机制的成熟和完善、减排作用的发挥以及不确定环境下碳金融市场的投融资决策提供参考。
尹亚华[6]（2020）在《基于调和稳态均值回复模型的VIX时间序列及其期权定价研究》文中研究表明随着经济全球化与一体化进程的不断迈进,各国金融市场都呈现出较强的联动性,从而使得金融市场的系统性风险度量变得更加复杂,对冲系统性风险成为摆在投资者面前的一个难题。为了规避系统性风险,找出刻画系统性风险的指标,学者们最开始基于S&P100指数与S&P500指数开发了衍生品。然而,S&P100指数与S&P500指数只能反映当前的市场,不能反映投资者对未来市场的预期。后来,学者们基于S&P100指数与S&P500指数衍生品开发了VIX,VIX不仅包含了当前市场的信息,还包含了投资者将来预期的相关信息。因此,VIX作为一种市场恐慌指数,不仅反映了市场的波动,并且深层地反映了投资者对系统性风险的规避程度。基于VIX开发的期权不仅可作为一种衍生品,更多可以作为系统性风险的规避工具。随着经济与金融的发展,VIX及其期权在金融市场扮演越来越重来的角色。由于VIX是基于S&P500指数及其衍生品计算而来,因此关于VIX及其期权的研究,国外对此研究较多,成果比较丰富。综合分析现有研究可以发现,VIX及其期权研究存在以下不足:（1）在模型构建方面,为了拟合VIX尖峰厚尾、有偏、均值回复与波动率聚类等特征,大部分研究都基于简单跳构建均值回复模型,或在此模型的基础上引入随机波动率模型,而且较少给出带跳的经济解释,也没对比带Lévy跳过程与带随机波动率模型的优劣,即考查Lévy跳过程能否代替随机波动率模型。（2）在随机模拟方面,关于模型的随机模拟的研究成果比较多,但大多都是跳跃项与波动项单独生成,然而如果当前增量与当前状态相关时,Lévy过程无穷可分性失效,这种生成方法就会产生较大的误差。（3）在期权定价方面,VIX是基于S&P500指数及其衍生品计算而来,而S&P500指数是基于S&P500股票,因此VIX不是一类基础资产,也不能直接用于交易,而现有部分研究将其视为基础资产进行无套利定价,为了得到风险中性测度下的鞅性,使用了两种方法:一种是直接令其在风险中性测度下为一个Doob鞅;另一种是根据风险中性测度下S&P500模型推出VIX模型,加入限定条件使其成为一个鞅,这两种方法都影响了模型在VIX期权定价中的效果。（4）在均值回复模型方面,基于随机均值模型研究VIX及其期权的成果较多,但仅基于随机均值,并没有结合经济背景对均值的回复性展开探讨,也没有与其他模型形成对比分析。针对以上研究现状中的不足,本文做了如下研究:（1）在模型构建方面,为较好地刻画VIX的尖峰厚尾、有偏、均值回复与波动率聚类等VIX特征,源于日历时间与内在时间的视角,将调和稳态过程引入均值回复模型,并应用条件期望与重期望公式将该模型中的参数随机化,然后基于模型进行VIX及其期权定价分析。（2）在随机模拟方面,用密度函数逆生成样本的方法对现有的随机模拟方法进行改进,使其不仅能完美生成有密度函数的样本,还可以生成测度不为1且特征函数没有显性表达式的样本。（3）在期权定价方面,基于VIX的基础资产是S&P500股票的前提,去掉VIX在风险中性测度下折现过程是一个鞅的约束,直接在风险中性测度下构建期权定价模型。（4）在均值回复模型方面,考虑到投资者对金融市场的认知情绪及其在VIX中的反映,构建了均值回复情绪模型。这类均值回复情绪模型不仅体现为其均值是一个随机值,也体现为均值回复性是根据VIX当前值或其期权到期日的预估值进行判定。本文的研究结果不仅完善了现有VIX及其期权研究,也丰富了已有时间序列分析与期权定价理论,为投资者与系统风险管理者提供一些参考。根据研究的内容得出以下结论:（1）模型不是越复杂越好,带经典调和稳态模型的CIR模型（CIRCTS）在VIX期权定价中明显优于其他模型,考虑投资者对VIX均值回复的情绪后,基于CIRCTS模型扩展的CIRCTS—T模型在VIX时间序列分析中效果最优,而CIRCTS—P模型在所有期权模型中定价最优。（2）当随机微分方程与当前状况相关时,其不能使用单独生成波动项与跳跃项的方法,应用整体的特征函数逆生成方法可以进行有效的随机模拟。（3）基于VIX的基础资产是S&P500股票的前提,直接在风险中性测度下构建模期权定价模型定价效果要优于其他模型。如果令期权定价公式中的折现因子满足一定关系式,除了第六章的预判均值回复模型不能应用基础资产定价外,其他模型既可以应用于非基础资产定价,也可让其满足鞅性应用基础资产的期权定价。只是基于非基础资产定价的假定前提,得到的结论更直观,而折现因子的式子也没那么复杂。（4）VIX的长时间序列与VIX期权的短时间序列分布是不同的,在拟合VIX长时间序列时,CIRCTST模型效果最为理想,而在VIX期权定价短时间序列分析中,CIRCTSP模型效果最为理想,从而说明不能用长时间序列的校正参数对VIX期权进行定价。本文的创新与价值主要体现在以下几个方面:（1）在模型构建方面,源于日历时间与内在时间的视角,构建了基于调和稳态的均值回复模型,同时应用条件期望与重期望公式将该类模型中重要参数随机化,对模型进行了扩展,并将所构建模型应用于VIX时间序列与期权定价分析,丰富了VIX时间序列与期权定价模型。同时研究发现,在VIX期权定价时,基于调和稳态的CIR模型定价效果优于带调和稳态与随机波动率的OU模型,说明在VIX期权定价中,应用调和稳态过程可以更好地拟合期权定价中“波动率微笑”的现象。（2）在随机模拟方面,当波动项与当前状态相关时,不能应用波动项与跳跃项单独生成的方法,本文提出了根据整体特征函数进行逆生成的办法,提升了随机模拟的精度。（3）在期权定价方面,目前大部分VIX期权定价模型都基于VIX是基础资产展开研究,而VIX不能直接用来交易,如果强行将令其折现过程在风险中性测度下为一个鞅过程,会产生许多约束条件。本文基于VIX的基础资产S&P500股票在风险中性测度下是一个鞅,而VIX在此基础上衍生而来不一定是一个鞅,因而直接在风险中性测度下构建均值回复模型,取得的定价效果更优于其他模型,为VIX期权定价提供更多借鉴。（4）在均值回复模型方面,考虑到投资者对VIX均值回复的认知情绪,尝试构建均值回复情绪模型,并基于此类模型进行了实证,该研究为行为金融与数理金融结合做了一些探索的工作,同时也丰富了均值回复模型。
梁晨曦[7]（2020）在《投资者关注、投资者情绪与二级市场定价效率 ——基于定向增发视角的研究》文中研究指明《上市公司证券发行管理办法》是我国证券市场再融资途径逐步完善过程中的重要里程碑,自该政策2006年颁布以来,定向增发因其发行对象不公开且有限,加之证监会给予的发行条件较为宽松,上市公司逐渐将定向增发作为其再融资的重要渠道甚至是首选。我国证券市场在快速发展,金融创新也随之不断深入,2017年2月17日证监会宣布调整《上市公司非公开发行股票实施细则》是监管部门对定向增发市场进行更加规范有序化管理的标志,对于定向增发的研究也在不断丰富,主要集中于定向增发新股定价、短期公告效应、长期财富效应及利益输送等方面。本文采用规范研究和实证研究相结合的方法,在现有文献回顾、概念界定与理论分析的基础上,首先,基于投资者有限理性假说、噪音交易理论、价格压力假说和信息不对称理论,对个人投资者依据信息认知和处理模式作出的决策行为以及决策对股市的影响进行逻辑梳理,形成投资者关注引起市场股票交易量和价格变动作用机制的依据。其次,对投资者情绪作为中介变量在“投资者关注——定向增发二级市场定价效率”关系中发挥的作用提出相关假设,以发布定向增发相关公告的A股上市公司作为研究样本,对投资者情绪在投资者关注与二级市场定价效率关系中发挥的中介作用进行实证检验,并进一步探究了复合市场情绪对于投资者关注和定向增发二级市场定价效率之间关系的调节作用。最后,结合研究结论从定向增发的市场监管、企业及个人投资者的角度出发,探讨提高证券市场定价效率的对策与建议。本文以2011-2018年间发布定向增发相关公告的A股上市公司作为研究样本,采用描述性统计、事件研究和多元回归等实证分析方法对定向增发的二级市场定价效率进行研究。研究发现:（1）投资者关注反向影响交易价值定价效率而正向影响内在价值定价效率,即投资者对定向增发股票的关注度越强交易价值定价效率越低,投资者对定向增发股票的关注度越强内在价值定价效率越高。（2）投资者关注对投资者情绪具有显着的正向效应,即投资者关注的提升会显着促进市场中投资者情绪的高涨。（3）投资者情绪在投资者关注与二级市场定价效率的作用机制中起到部分中介效应:一方面,个人投资者关注度会加剧二级市场投资者非理性程度,提升定向增发过程中的市场投资者情绪,使市场对定向增发股票的交易定价水平偏离市场定价水平,降低了交易价值定价效率;另一方面,投资者关注能够缓解股票市场信息不对称的程度,通过提升定向增发过程中的投资者情绪,降低了二级市场定价与内在价值的偏离程度,从而提升内在价值定价效率。（4）复合市场情绪对投资者关注和交易价值定价效率之间的关系具有同向的调节效应,随着市场情绪的加剧,投资者关注对交易价值定价效率的反向作用增强。基于上述结论,本文提出相应的政策建议:（1）从监管部门的角度讲,防范网络搜索中的目的性传播,加大监管力度以平抑非理性市场反应,目的是为投资者营造稳定积极的投资环境,同时降低信息搜索成本,以提升个人投资者关注的理性程度,并发挥理性关注对市场信息不对称的缓解作用。（2）从上市公司的角度讲,在其利用定向增发进行再融资的过程中提升公告信息披露的客观性和充分性,一方面保证市场参与者（尤其是作为市场主体的个人投资者）通过增强对公司基本面的了解程度减少盲目从众投资行为,另一方面在市场形成更多理性分析决策的情况下,上市公司股价能够较为符合其真实价值。（3）从个人投资者的角度讲,培养获取、判断、分析信息的能力有利于做出科学决策,避免跟风和从众地做出决策,有效规避不利投资风险和不必要的经济损失。
干伟明[8]（2020）在《多因子资产定价模型在A股市场的实证研究》文中进行了进一步梳理资产定价理论和模型是现代金融学中投资理论和投资实践的重要研究领域,其理论与实证目前主要以西方发达国家资本市场为主导。现有研究虽然已相当深入,取得了大量具有理论价值和实际意义的研究成果,但还存在一些进一步完善的空间。因此本文从多因子定价模型为切入点,针对以下几个问题开展了公式推导与实证研究:（1）影响A股上市公司股票收益率的因素有哪些?（2）A股市场最佳多因子资产定价模型是由哪些定价因子所组成?（3）这些定价因子背后的经济含义是什么?在公式推导方面,本文以FF多因子模型中股利折现模型中的股票收益率公式为参考,通过对A股上市公司股票收益率的成因分析,进而从上市公司经营基本面的角度出发推导出上市公司股票收益率的一般形式,并对其背后的经济含义加以分析,在此基础上提出A股市场中多因子资产定价模型的因子组成设想,即一个有效的多因子资产定价模型至少应当包含能够反映上市公司当前优劣程度、未来增长潜力和个股投资者情绪等三方面的因素。在实证研究方面,本文以A股20072018年月度数据为样本,验证了公式推导中得出的一系列设想和结论,得到了以下四方面的研究结果:在上市公司经营基本面因素方面。本文研究发现:A股上市公司经营基本面因素与其股票收益率之间存在显着联系;A股上市公司分红率与其市净率（PB,即账面市值比倒数）存在较强负相关关系;A股小市值公司较大市值的规模增长速度更快主要不是来源于其自身业绩内生增长而是更多的来源于收购、并购、增发等外源式增长;此外本文还从A股市场整体经营基本面的视角发现了A股市场整体走势对于国内宏观经济走势具有一定“晴雨表”预测作用。在投资者情绪因素方面。本文研究表明:A股市场整体投资者情绪变化总体上与组合或个股的收益率之间存在正相关关系;个股投资者情绪重要代理变量换手率、上月超额收益率等指标与个股股票收益率的负相关关系相当显着;进一步分析还表明A股小市值公司更易受到投资者情绪因素的影响,A股中存在针对小市值公司较为明显的投机炒作现象和较为明显的短周期反转效应。在定价因子分析方面。本文从上市公司经营基本面和投资者情绪两方面开展研究,结果表明:A股市场中包含股票价格变动信息较多的因子有:反映上市公司当前优劣的净资产收益率Roe因子、反映上市公司规模增长的市值Smb因子、反映上市公司内生增长的净利润增长Net因子、综合现金分红率和市净率因素后对FF模型中Hml因子补充和完善的HmlR因子;同时研究表明反映上市公司经营基本面因素的因子对反映投资者情绪因素的因子可以发挥主要解释作用,这表明驱动A股市场价格变动的主要因素归根结底还是上市公司经营基本面因素。在A股市场多因子定价模型方面。本文研究表明:总体而言,A股市场的最佳多因子定价模型是三因子模型Mkt+Smb+Net组合;最佳四因子模型是Mkt+Smb+Net+HmlR组合;最佳五因子模型则是Mkt+Smb+Net+HmlR+Cma/Roe组合;不同定价因子组成的多因子资产定价模型在A股市场的不同时期的表现则证明了A股市场整体定价效率在得到逐步提升,这说明A股市场在逐渐走向成熟和有效。此外,本文还通过将定价模型和定价因子纳入配对交易的改进中,研究表明:依靠本文提出的A股市场Roe、Smb、Net和HmlR等定价因子作为控制变量进行配对交易策略设计,配对组合的均衡关系描述更加稳定和全面,模型发散的风险得到了规避,从而能够显着减少套利风险,提高配对交易的盈利。本文关于多因子资产定价模型在A股市场中的上述研究成果一方面与金融学理论中的有关思想吻合,另一方面也可对资产定价研究,投资实践和市场建设提供借鉴和补充。
程德巧[9]（2019）在《股票定价偏误对公司融资的影响研究 ——来自中国A股上市公司的经验证据》文中指出融资是公司的一项重要行为,也是关联资本市场与实体经济的重要纽带。在现实的资本市场,由于信息不对称、投资者非理性和套利限制等因素,股票价格偏离其基本价值的现象长期存在。股票定价偏误的存在,给公司决策增添了复杂度,但也给他们提供了通过融资活动提升自身基本价值的机会。那么,股票定价偏误会对公司融资产生怎样的影响?资本市场又如何看待公司的融资活动?在我国当前正在实施推进多层次的资本市场建设,实现资本市场服务于实体经济的政策大背景下,对这些问题的研究具有重大的现实意义。已有关于股票市场错误估值如何影响公司融资的研究,大多基于权衡理论和市场择时理论,探讨股票定价偏误对股权融资与资本结构的影响,却较少研究股票定价偏误对公司留存收益、债务融资以及隐性股权融资的影响,结合代理问题考察股票定价偏误融资效应的亦鲜见。因此,本文基于股票错误定价在现实资本市场广泛存在的事实,在使用公司财务数据评估其股票基本价值的基础上构建股票定价偏误度量;应用A股主板和中小板上市公司的经验数据,考察股票定价偏误对上市公司融资行为的影响;综合运用多种融资理论,结合我国资本市场相关监管政策,研究股票定价偏误对上市公司留存收益、股权再融资、隐性股权融资和债务融资的影响,以揭示资本市场运行与公司微观行为,以及与实体经济之间的联系。本文既有助于各界加深对公司融资与股票价格关系的认识,给资本市场参与主体的各种决策提供一定参考,也有助于推动价值评估模型与方法在我国的应用和发展,丰富国内关于公司融资决策的研究。本文主要内容及相关结论如下:第一,以现金股利为研究对象,探讨了股票定价偏误对留存收益这种内源融资方式的影响。依据权衡理论、代理理论和市场择时理论,就现金股利与股票定价偏误的关系提出理论假设,并运用Probit回归和Tobit回归等实证方法,对理论假设进行了检验。研究发现,股票定价偏误对现金股利存在显着影响,且这种影响在股价高估状态与股价低估状态下表现不同。当股价低估时,现金股利与股价水平正相关;当股价高估时,现金股利与股价水平负相关;换言之,股价过高或过低,都会对现金股利产生不利影响。同时,还考察了现金分红的市场效应,发现股价低估时的短期市场效应要显着大于股价高估时的短期市场效应,表明市场并不支持股价高估的公司支付现金股利,现金股利只有在股价低估时,才有良好的信号传递功能。第二,研究了股票定价偏误对股权再融资的影响,并以股票定向增发为研究对象,对控制权理论的预期进行了检验。研究发现,股价高估时,股权再融资与股价水平显着正相关,且融资约束对这一正相关关系具有强化作用,民营公司和小公司的股权再融资对股价水平的敏感系数,要分别大于国有公司和大公司。介于股票定向增发在我国公司新股增发中的核心地位,运用单变量分组检验与多元回归方法,考察了大股东参与对定向增发的时机选择和长期业绩表现的影响。研究发现,大股东倾向于在股价较低时参与定向增发,并且大股东参与的定向增发存在较好的持股异常收益,此外,大股东的国有属性对增发后的持股异常收益有影响。第三,介于股权激励具有隐性股权融资功能的特性,考察了股权激励的股权融资效应和股票定价偏误对股权激励的影响。首先考察了股权激励的股权融资功能,发现不管是采用限制性股票方式,还是采用期权方式,限制性股票认购或期权行权流向公司的现金,对公司资本支出存在显着影响,说明公司推出股权激励计划存在股权融资的动机,股权激励发挥着股权融资功能。然后考察了公司实施股权激励的意愿与股票价格水平的关系,发现公司实施股权激励的意愿,总体上与股票价格水平负相关,但这种相关性只在股权被市场高估的情形下存在。接着又考察了股票定价偏误是否会影响股权激励方式的选择。研究发现,股票定价偏误对股权激励方式的选择具有显着影响,选择授予限制性股票的概率随股票价格水平的上升而上升;国有控股公司相对非国有控股公司、两权合一公司相对非两权合一公司、以及高控股公司相对低控股公司,股权激励实施意愿与股票定价偏误相关性更弱。第四,研究了债务融资、债务率变化与股票定价偏误之间的关系。将上市公司的债务融资和债务水平作为研究对象,考察它们是否受股票定价偏误状况的影响时发现:净债务融资与股票价格水平在总体上正相关,但这种正相关关系只存在于股价被低估的公司,且受影响的只有短期债务融资;融资约束影响股票定价偏误的债务融资效应,股价水平对小公司和民营公司的债务融资存在正向影响,对大公司和国有公司的债务融资未产生显着影响;股票定价偏误对负债水平存在显着的负面影响。总体上,公司的资产负债率变化与股票价格水平负相关,资产负债率会随股票价格的上升而下降;公司财务杠杆受到股票定价偏误的负向冲击,主要出现在股票高估情形。本文的创新体现在以下三个方面。第一是研究视角方面。首先基于资本市场估值偏误的视角,从个股层面考察资本市场对公司现金股利政策的影响;其次,从股权融资工具的视角,研究了股权激励行权资金对公司资本支出的影响,以及股票定价偏误对股权激励实施意愿和激励方式的影响;最后,研究了股价低估对债务融资的影响,弥补了鲜有文献探讨股价低估对债务融资影响的不足。第二是理论拓展方面。把代理理论和控制权纳入到股票定价偏误对股权融资影响的研究中,拓展了行为公司金融理论关于股权融资与股票价格关系的结论与意义,发现大股东参与的股票定向增发、以及通过增发新股方式的股权激励,一定程度上反映了大股东和管理者权力干涉行为。第三是研究结论方面。首先,发现股价高估和股价低估,都会对上市公司派发现金股利造成负面影响,但股价低估公司的现金分红公告效应,显着好于股价高估公司;其次,发现不管是限制性股票认购款,还是期权行权现金,均会对公司资本支出产生显着影响,且低融资约束公司的期权行权现金,对资本支出的影响比高融资约束公司更大;此外,上市公司债务融资与股票定价偏误的相关性,在股价高估与低估情形下表现不同,债务融资与股票定价偏误只在股价低估时显着正相关。
何妍[10]（2019）在《中国股票期权激励合约行权定价理论与实证研究》文中研究说明股权激励是公司解决委托代理问题的有效途径,行权价格的数值直接决定经理人的股权激励收益大小,行权定价是股权激励合约设计的核心环节。目前股权激励实践中存在的经理人公告日择时、激励期高送转以及高管操纵每股盈余等现象,本质是通过非合理方式操控行权价格提高股权激励的行权收益的行为。然而股权激励合约普遍采用的固定行权定价法无法匹配公司股价变化和经理人工作投入的关系,也无法实现股权激励收益与风险的对等。激励期过于刚性的行权价格表现不能确保管理者不受超出其控制的共同因素影响,违背了相对绩效评价原理,使得股权激励无法充分发挥激励作用。指数化定价方案能够较好地去除系统性因素的影响,但实践中并未被广泛接受和运用,对于指数化行权定价的影响因素、激励机制和激励效果的研究亟待进一步深化和完善。本文重点研究股权激励合约行权定价中指数化行权价格的激励机制、激励效果和应用推广等问题。在指数化定价机制分析中,首先,构建单指数绝对行权价格、单指数相对行权价格、多指数绝对行权价格和多指数相对行权价格模型,在此基础上把公司股票价格进行指数化分解以揭示指数化定价的内在机理;然后,运用数值分析方法研究相关系数、无风险利率、股价波动率、指数波动率、股票红利率和指数红利率等参数对行权价格的影响;接着,对B-S期权定价公式和指数化股票期权定价公式分别进行敏感性分析,通过（35）值对比分析不同定价方法的激励强度大小和特征。最后,对相关权威文献中多次用到的算例,进行了相同条件不同行权期限,单指数绝对（相对）行权价格与多指数绝对（相对）行权价格的测算和结果对比。从经理人和公司两种视角对激励效果进行分析,研究股权激励投入阶段经理人努力程度和风险承担度的变化,以及产出阶段行权价格对公司业绩、创新能力和盈余管理等方面的影响。针对努力程度和风险承担度不易量化的特征,采用博弈分析方法在Holmstrom-Milgrom参数化模型的基础上,构建植入股权激励项的委托-代理模型。在信息对称与信息不对称两种条件下,对比分析经典模型和改进模型中经理人努力程度和风险承担度的解析形式,从理论上展现了股权激励对经理人工作投入的激励效果。研究表明:不完全信息条件下经理人的最优努力水平小于等于完全信息条件下经理人的最优努力水平,不完全信息条件下即使风险厌恶,经理人也要承担一部分的风险。在不完全信息条件下,引入股权激励不仅会增加经理人的努力水平,也会增加经理人的风险承担比例,同时,经理人的收益也会通过股权激励的行权得到相应补偿。在行权价格对股权激励效果的实证分析中,构建行权价差比作为行权价格指标,与管理层持股比例一起从不同角度反映股权激励的强度,弥补了已有研究中激励强度只考虑数量而忽视单位激励强度的不足。对于公司产出效果的影响,选择公司业绩是因为它是衡量激励效果最直接和最广泛使用的指标。因为行权价格过高和过低时都会阻碍公司业绩的提升,所以采用多维固定效应模型构建行权价格与公司业绩的非线性面板计量模型进行研究。创新能力是公司未来发展潜力和行业地位的决定要素,在“大众创新、万众创业”的时代背景下,上市公司应该采取有效举措以实现持续性的创新产出。本文通过面板Logit模型来检验现阶段股权激励行权定价对于创新能力的影响,并通过胜算率（odds ratio）解读回归结果。另一方面,由管理者防御理论可知,股权激励有可能会诱发或加大经理人的盈余管理水平。盈余管理是高管利用信息优势选择有利于自身收益的财务披露方式,实质上是一种信息扭曲行为。股权激励对盈余管理的影响是从股权激励负效应的角度来审视股权激励的效果,从而使得研究结论更全面。中国股权激励起步比较晚,行权价格的确定以模仿国外经验为主,目前尚未发现中国上市公司股权激励推行中采用指数化行权定价方法的情况,说明指数化行权定价的应用推广明显滞后于理论研究。因此,本文在上述定价理论研究、定价效果的博弈和实证分析的基础上,针对科大讯飞公司已经成功实施的股权激励方案进行指数化行权价格的改进。研究发现,单指数行权价格在一定程度上缩小了波动率,增大了夏普比,说明指数化行权价格在去除系统性因素对于公司股票价格的影响后,有利于激励对象获取相对稳定而高额的激励收益。双指数行权价格由于更好地剔除了股票价格中的系统性风险,因此波动率更小、夏普比更大。指数化行权价格能够改善行权价格过于刚性的表现和行权价格与业绩倒挂的现象。即使对于已成功实施的股权激励案例,指数化行权价格的运用也能够改善激励效果,规避经理人采用高送转等方式单向下调行权价格获取不当收益的情况。通过上述研究,本文得到如下主要结论:（一）在不完全信息条件下,股权激励有助于增加激励对象工作努力程度和风险承担水平,有助于改善激励投入效率,提供公司激励产出和个人收益提升的原始动能。股权激励方案具有普遍适用性,对于存在委托代理问题的公司来说,选择推行股权激励是明智的。（二）股权激励存在最优行权价格区间,行权价格与公司业绩之间存在倒“U”型二次曲线关系。股权激励行权定价不当存在诱发盈余管理的可能性,二者之间存在正相关关系。股权激励行权价格对于公司创新产出有显着影响,但是目前阶段对于创新产出的正向作用还存在巨大提升空间。（三）指数化行权定价可以较好地剔除公司股票价格中的系统性风险。与B-S传统期权定价方法相比,在授予相同股权激励数量时,指数化期权定价方法的激励强度较低,但在授予总金额相同的股权激励时,对应的指数化期权数量高于传统期权数量,总体来说,指数化期权定价的激励强度大于B-S定价。（四）公司股价与指数间的相关系数、市场的无风险利率、股票和指数的瞬时波动率、连续红利率等参数通过影响系统性风险系数?和公司成长能力η影响行权价格,指数化行权价格的数值大小与?和η均成正比,而?的影响作用大于η。（五）成功实施的股权激励也存在行权价格改进的空间。指数化定价对行权价格的平滑处理有效解决了固定行权价格激励期表现过于刚性的问题,改善行权价格与公司业绩倒挂,激励期单边阶梯下调的情况,有助于上市公司实现激励与监管并重、收益与投入相匹配的公平薪酬激励目标。本文从股权激励行权定价问题出发,在理论研究、实证分析、指数化行权价格应用和激励效果测度几个方面进行创新:（一）着眼于股权激励行权定价问题,弥补了单纯地从持股数量来衡量激励强度的片面性。股权激励强度由激励数量和行权价格共同决定,激励效果的分析需要从股权激励合约本身着手,行权定价就是直接关系到合约双方收益的关键一环。（二）植入股权激励项改进了委托代理模型,在经典委托代理模型的基础上,用股权激励数量×（股票价格-行权价格）来代表经理人薪酬中的股权激励收益,这种把激励与一般奖金区别开的处理有助于独立分析股权激励行权价格对于经理人努力程度、风险分担的影响。（三）构建行权价差比作为股权激励行权价格指标,实证研究股权激励强度对公司业绩、创新能力以及盈余管理方面的影响。在满足充足信息量原则的前提之下,股权激励强度不仅包含股权激励数量,还增加了代表单位激励强度的行权价格指标,丰富了已有激励效果的研究结论。（四）指数化行权定价不仅针对定价机制、激励强度进行数理推导和数值模拟,还对指数化行权价格在股权激励实践中的运用进行实例测算和案例分析,发挥定价理论对实践的指导作用。
二、股票基本定价与定价模型的选择（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、股票基本定价与定价模型的选择（论文提纲范文）
（1）中国股票市场投资者失望厌恶资产定价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.1.1 理论背景 |
| 1.1.2 现实背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究创新 |
| 1.5 基本结构与技术路线 |
| 第2章 相关理论与研究现状 |
| 2.1 效用理论回顾 |
| 2.1.1 预期效用理论 |
| 2.1.2 非预期效用理论 |
| 2.2 失望厌恶理论发展 |
| 2.2.1 后悔理论 |
| 2.2.2 失望理论 |
| 2.2.3 失望厌恶理论 |
| 2.3 资产收益可预测性分析 |
| 2.3.1 市场层面指标 |
| 2.3.2 公司层面指标 |
| 2.3.3 技术层面指标 |
| 2.4 不对称风险偏好资产定价分析 |
| 2.4.1 下行风险资产定价概括 |
| 2.4.2 损失厌恶资产定价概括 |
| 2.4.3 失望厌恶资产定价概括 |
| 2.5 文献述评 |
| 第3章 失望厌恶资产定价理论模型研究 |
| 3.1 基准模型设定 |
| 3.2 失望厌恶随机折现因子求解 |
| 3.3 失望厌恶资产定价模型推导 |
| 3.3.1 基于消费市场的广义失望厌恶资产定价模型 |
| 3.3.2 基于股票市场的广义失望厌恶资产定价模型 |
| 3.4 失望厌恶资产定价模型比较 |
| 3.4.1 两类失望厌恶资产定价模型差异性 |
| 3.4.2 基于消费市场的失望厌恶资产定价模型优缺点 |
| 3.4.3 基于股票市场的失望厌恶资产定价模型优缺点 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 失望厌恶与股票收益实证研究 |
| 4.1 研究设计 |
| 4.1.1 样本选择与数据来源 |
| 4.1.2 变量定义 |
| 4.1.3 估计方法 |
| 4.1.4 描述性统计 |
| 4.1.5 平稳性检验 |
| 4.2 投资者偏好参数估计与模型选择 |
| 4.2.1 投资者偏好参数估计 |
| 4.2.2 失望厌恶模型选择 |
| 4.3 失望厌恶与股票收益分析 |
| 4.3.1 基于消费市场的失望厌恶与股票收益 |
| 4.3.2 基于股票市场的失望厌恶与股票收益 |
| 4.3.3 两类失望厌恶资产定价模型效果比较 |
| 4.4 投资者失望事件分析 |
| 4.4.1 基于消费市场的投资者失望状态 |
| 4.4.2 基于股票市场的投资者失望状态 |
| 4.4.3 宏观经济环境与股票市场环境关联性 |
| 4.5 稳健性检验 |
| 4.5.1 排除弱定价因子问题 |
| 4.5.2 更换投资者失望阈值 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 失望厌恶资产定价模型适用性研究 |
| 5.1 失望厌恶模型与其他模型比较 |
| 5.1.1 失望厌恶模型与经典模型比较 |
| 5.1.2 失望厌恶模型与不对称风险偏好模型比较 |
| 5.2 失望厌恶与金融市场异象分析 |
| 5.2.1 失望厌恶与市场误定价 |
| 5.2.2 失望厌恶与股票财务指标异象 |
| 5.2.3 失望厌恶与股票特征指标异象 |
| 5.3 考虑流动性因素的失望厌恶与股票收益分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 不同市场环境的失望厌恶资产定价模型研究 |
| 6.1 不同市场信息效率下失望厌恶定价效应分析 |
| 6.1.1 市场信息效率度量 |
| 6.1.2 市场信息效率的非对称影响 |
| 6.1.3 稳健性检验 |
| 6.2 不同经济政策不确定性下失望厌恶定价效应分析 |
| 6.2.1 经济政策不确定性度量 |
| 6.2.2 经济政策不确定性的非对称影响 |
| 6.2.3 稳健性检验 |
| 6.3 不同市场行情下失望厌恶定价效应分析 |
| 6.3.1 市场行情度量 |
| 6.3.2 市场行情的非对称影响 |
| 6.3.3 稳健性检验 |
| 6.4 不同投资者情绪下失望厌恶定价效应分析 |
| 6.4.1 投资者情绪度量 |
| 6.4.2 投资者情绪的非对称影响 |
| 6.4.3 稳健性检验 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究建议 |
| 7.2.1 政府监管角度 |
| 7.2.2 投资者决策角度 |
| 7.3 研究展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和其它科研情况 |
（2）上证50ETF期权市场波动率风险溢价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题提出 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状及述评 |
| 1.3.1 随机波动率模型与期权定价 |
| 1.3.2 波动率风险溢价的信息特征 |
| 1.3.3 波动率风险溢价与市场收益 |
| 1.3.4 波动率风险溢价的影响因素 |
| 1.3.5 国内外研究评述 |
| 1.4 研究思路与结构安排 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 结构安排 |
| 1.5 研究方法和技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第2章 波动率风险溢价的理论研究 |
| 2.1 波动率风险溢价的理论依据与思考 |
| 2.1.1 传统金融学理论与思考 |
| 2.1.2 行为金融学理论与思考 |
| 2.1.3 市场微观结构理论与思考 |
| 2.2 波动率风险溢价的数理模型及优化 |
| 2.2.1 随机波动率模型 |
| 2.2.2 参数估计方法及优化 |
| 2.3 波动率风险溢价的形成机理分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 随机波动率模型的参数估计及市场特征分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数据选择与预处理 |
| 3.2.1 现货市场数据 |
| 3.2.2 期权市场数据 |
| 3.3 参数估计 |
| 3.3.1 现货市场的参数估计 |
| 3.3.2 期权市场的参数估计 |
| 3.4 模型评价 |
| 3.4.1 DIC准则评价 |
| 3.4.2 期权定价评价 |
| 3.5 市场特征分析 |
| 3.5.1 现货市场的特征分析 |
| 3.5.2 期权市场的特征分析 |
| 3.6 研究结果与讨论 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 波动率风险溢价的信息特征分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 波动率风险溢价的测度 |
| 4.2.1 方差互换法 |
| 4.2.2 期权定价法 |
| 4.3 波动率风险溢价之谜 |
| 4.3.1 波动率风险溢价的时变特征 |
| 4.3.2 波动率风险溢价与资产跳跃行为 |
| 4.3.3 波动率风险溢价与投资者行为 |
| 4.3.4 波动率风险溢价与期权定价 |
| 4.4 研究结果与讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 波动率风险溢价与股票收益关系分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 波动率风险溢价与市场收益率相关性分析 |
| 5.2.1 相关性模型 |
| 5.2.2 预处理 |
| 5.2.3 秩相关性检验 |
| 5.2.4 尾部相关性检验 |
| 5.3 波动率风险溢价对市场收益率的预测分析 |
| 5.3.1 波动率风险溢价对收益的跨期预测 |
| 5.3.2 波动率风险溢价对收益率预测的非对称性 |
| 5.4 研究结果与讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 波动率风险溢价的影响因素分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 市场微观结构变量对波动率风险溢价的影响 |
| 6.2.1 研究假设 |
| 6.2.2 数据来源 |
| 6.2.3 变量说明 |
| 6.2.4 模型构建 |
| 6.2.5 市场微观结构变量对波动率风险溢价的影响分析 |
| 6.3 宏观经济信息对波动率风险溢价的影响 |
| 6.3.1 研究假设 |
| 6.3.2 数据来源 |
| 6.3.3 变量说明 |
| 6.3.4 模型构建 |
| 6.3.5 宏观经济信息对波动率风险溢价的影响分析 |
| 6.4 波动率风险溢价影响因素的贡献度分析 |
| 6.4.1 模型构建 |
| 6.4.2 相关性及多重共线性分析 |
| 6.4.3 结果分析 |
| 6.5 研究结果与讨论 |
| 6.6 政策建议 |
| 6.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（3）商业银行碳金融结构性存款的定价研究 ——以兴业银行为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 研究内容、方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 1.4 本文的主要创新 |
| 1.4.1 研究对象的创新 |
| 1.4.2 研究方法的创新 |
| 第2章 文献综述与相关理论 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 碳金融以及碳金融产品 |
| 2.1.2 结构性存款 |
| 2.1.3 碳金融结构性存款 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 碳金融相关研究 |
| 2.2.2 结构性存款相关研究 |
| 2.2.3 文献评述 |
| 2.3 相关理论回顾 |
| 2.3.1 风险中性理论 |
| 2.3.2 碳金融结构性存款定价理论 |
| 第3章 碳金融结构性存款概述 |
| 3.1 碳金融结构性存款的发展历程 |
| 3.1.1 碳金融市场的概述 |
| 3.1.2 碳金融产品的发展现状 |
| 3.1.3 结构性存款的发展现状 |
| 3.2 碳金融结构性存款的特色 |
| 第4章 兴业银行“碳金融结构性存款”案例介绍 |
| 4.1 碳金融结构性存款的基本情况 |
| 4.1.1 产品简介 |
| 4.1.2 产品特色分析 |
| 4.1.3 产品条款分析 |
| 4.2 选择兴业银行碳金融结构性存款的原因 |
| 第5章 兴业银行“碳金融结构性存款”的定价测算 |
| 5.1 碳金融结构性存款的基本定价思路 |
| 5.2 产品定价的基本参数设定 |
| 5.2.1 碳排放权交易价格的波动率 |
| 5.2.2 其他基本参数 |
| 5.3 产品固定收益部分的价值 |
| 5.4 产品内含期权部分的价值 |
| 5.4.1 基于BS期权定价模型的测算 |
| 5.4.2 基于蒙特卡罗模拟法的测算 |
| 5.4.3 两种定价方法测算结果的比较 |
| 5.5 产品总价值与定价合理性判断 |
| 5.6 产品定价的敏感性分析 |
| 5.7 产品收益率的测算与比较 |
| 5.7.1 基于实际历史数据的测算 |
| 5.7.2 基于BS期权定价模型和蒙特卡罗模拟法的测算 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 研究结论与建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 相关建议 |
| 6.2.1 对商业银行的建议 |
| 6.2.2 对投资者的建议 |
| 6.2.3 对政府的建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）异质信念与中国股票市场异象研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究思路与主要结论 |
| 1.2.1 研究思路与内容 |
| 1.2.2 主要研究结论 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 论文创新之处 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 异质信念的相关理论与实证研究 |
| 2.1.1 “理性-同质性”与“有限理性-异质性” |
| 2.1.2 异质信念的理论研究 |
| 2.1.3 异质信念的定价研究 |
| 2.2 异质信念解释股票异象的相关研究 |
| 2.2.1 股票异象及主要解释观点 |
| 2.2.2 异质信念与股票异象的相关研究 |
| 2.3 文献述评 |
| 第三章 异质信念与股票异象的理论模型研究 |
| 3.1 一个基于信息披露的异质信念定价模型 |
| 3.1.1 模型设置与市场均衡 |
| 3.1.2 投资者异质信念 |
| 3.2 异质信念、市场特征和股票异象 |
| 3.2.1 异质信念与股票市场的定价表现 |
| 3.2.2 异质信念与股票市场的投资者福利 |
| 3.2.3 异质信念对市场摩擦异象、财务信息异象的解释 |
| 3.3 文章小结 |
| 第四章 异质信念与中国股票市场异象的实证研究 |
| 4.1 异质信念与股票收益的实证研究 |
| 4.1.1 数据与变量构建 |
| 4.1.2 异质信念与股票收益 |
| 4.1.3 极端情形下异质信念的解释能力 |
| 4.2 异质信念与交易市场异象:因子回归分析 |
| 4.2.1 B-3 因子定价模型 |
| 4.2.2 异质信念与市场摩擦类异象 |
| 4.2.3 异质信念与动量反转类异象 |
| 4.2.4 异质信念与价值成长类异象 |
| 4.2.5 异质信念与投资类异象 |
| 4.2.6 异质信念与盈利类异象 |
| 4.2.7 异质信念与无形资产类异象 |
| 4.3 异质信念与发行市场异象:OLS回归分析 |
| 4.3.1 中国股市的发行市场异象 |
| 4.3.2 异质信念与发行市场短期异象 |
| 4.3.3 异质信念与发行市场折溢价异象 |
| 4.3.4 异质信念与发行市场长期异象 |
| 4.3.5 基于发行制度、投资者情绪的进一步检验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于中国股票市场特征的稳健性检验 |
| 5.1 卖空机制、异质信念与过度反应异象 |
| 5.1.1 卖空机制、异质信念和过度反应的逻辑关系 |
| 5.1.2 基于融资融券制度的实证结果与分析 |
| 5.1.3 基于其他卖空机制的拓展性分析 |
| 5.2 监管约束、异质信念和IPO异象 |
| 5.2.1 发行市场的监管特征及对IPO异象的影响 |
| 5.2.2 基于发行监管指标的实证结果与分析 |
| 5.2.3 基于其他理论的进一步检验 |
| 5.3 投资者情绪、异质信念与投融资效应 |
| 5.3.1 投资者情绪、投融资与产业扩张的逻辑关系 |
| 5.3.2 实证研究与结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与政策建议 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.2.1 对政府监管的建议 |
| 6.2.2 对上市公司的建议 |
| 6.2.3 对投资者的建议 |
| 6.3 研究不足与展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简况及联系方式 |
（5）考虑高阶矩属性风险传染的碳金融资产定价研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目标 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 相关文献综述 |
| 1.2.1 基于矩属性风险传染的金融资产定价研究 |
| 1.2.2 碳金融资产价格波动特征研究 |
| 1.2.3 碳金融资产定价方法研究 |
| 1.2.4 研究述评 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.5 研究创新点 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 考虑高阶矩属性风险传染的碳金融资产定价理论框架构建 |
| 2.1 碳金融资产定价相关概念 |
| 2.1.1 碳金融资产的基本内涵 |
| 2.1.2 碳金融资产阶矩属性内涵 |
| 2.1.3 基于高阶矩属性的碳金融资产风险传染内涵 |
| 2.2 金融资产定价相关理论基础 |
| 2.2.1 投资者理性预期的金融资产定价理论 |
| 2.2.2 投资者有限理性的金融资产定价理论 |
| 2.3 矩属性视角下碳金融市场风险传染理论 |
| 2.3.1 基于市场联动的碳金融市场低阶矩风险传染 |
| 2.3.2 基于投资者有限理性的碳金融市场“净传染”理论 |
| 2.4 考虑高阶矩属性风险传染的碳金融资产定价框架研究 |
| 2.4.1 基于有限理性的碳金融市场效率理论 |
| 2.4.2 多元框架下碳金融资产拓展高阶矩CAPM定价理论研究 |
| 2.4.3 高阶矩资产定价框架下的碳金融市场风险传染研究 |
| 2.4.4 高阶矩属性风险传染的碳金融资产多因子定价框架构建 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 考虑高阶矩属性风险传染的碳金融资产定价模型设计 |
| 3.1 碳金融资产高阶矩属性风险传染测度模型 |
| 3.1.1 碳金融市场波动趋势异质性分析 |
| 3.1.2 基于波动趋势异质性的碳金融资产风险传染模型构建 |
| 3.2 考虑高阶矩属性风险传染的碳金融资产定价模型设计 |
| 3.2.1 二元框架CAPM碳金融资产定价模型构建 |
| 3.2.2 基于风险传染关系的碳金融资产多因子定价模型设计 |
| 3.3 基于Multi-LSTM模型的碳金融资产定价框架拟合 |
| 3.3.1 LSTM模型的碳价拟合优势 |
| 3.3.2 基于LSTM的碳金融资产定价模型结构与训练 |
| 3.3.3 基于LSTM模型的碳金融资产定价效果评价标准 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 考虑高阶矩属性风险传染的碳金融资产定价的实证研究 |
| 4.1 研究样本与基础统计分析 |
| 4.1.1 研究样本 |
| 4.1.2 基本统计分析与数据预处理 |
| 4.2 碳金融资产高阶矩属性风险传染的测度与分析 |
| 4.2.1 碳金融市场波动趋势分析 |
| 4.2.2 基于波动趋势异质性的碳金融资产协高阶矩统计分析 |
| 4.2.3 基于波动趋势异质性的碳金融资产高阶矩属性风险传染分析 |
| 4.3 基于Multi-LSTM模型的碳金融资产定价测度 |
| 4.3.1 基于高阶矩属性风险传染的碳金融资产定价模型重构 |
| 4.3.2 基于Multi-LSTM模型的碳价拟合结构优化 |
| 4.3.3 基于Multi-LSTM模型的碳金融资产定价模型效果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 研究结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 管理启示 |
| 5.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况 |
（6）基于调和稳态均值回复模型的VIX时间序列及其期权定价研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 1、引言 |
| 1.1 、研究背景 |
| 1.1.1 、现实背景 |
| 1.1.2 、理论背景 |
| 1.2 、研究的目的与意义 |
| 1.3 、研究的内容与方法 |
| 1.3.1 、研究内容 |
| 1.3.2 、研究的方法 |
| 1.4 、主要创新与价值 |
| 2、文献综述 |
| 2.1 、VIX及其衍生品与S&P500指数及其衍生品的相关性研究 |
| 2.2 、VIX时间序列特征的研究综述 |
| 2.2.1 、VIX波动率聚类特征 |
| 2.2.2 、VIX均值回复特征 |
| 2.2.3 、VIX尖峰、不对称厚尾与有偏的特征 |
| 2.3 、仿射跳模型在VIX时间序列分析及其期权定价的研究综述 |
| 2.3.1 、两类经典均值回复模型的研究综述 |
| 2.3.2 、仿射跳模型在VIX定价中的研究综述 |
| 2.4 、内在 时间与Lévy过 程在VIX时 间序列分析与期权定价中的应用研究综述 |
| 2.4.1 、内在时间与Lévy过程的文献综述 |
| 2.4.2 、Lévy过程在VIX研究中的文献综述 |
| 2.5 、与VIX时间序列分析与期权定价相关的其它研究综述 |
| 2.5.1 、U型鞅测度下的VIX期权定价 |
| 2.5.2 、与VIX时间序列相关的其他研究 |
| 2.6 、综述小结 |
| 3 基础理论概述 |
| 3.1 、有限跳与无穷跳过程及其随机模拟 |
| 3.1.1 、有限跳与无穷跳过程 |
| 3.1.2 、无限跳过程随机生成方法 |
| 3.1.3 、测度变换 |
| 3.2 、FFT与IFFT变换算法及其在期权定价中的应用 |
| 3.2.1 、FFT与IFFT变 换计算机算法 |
| 3.2.2 、FFT变换在期权定价中的应用 |
| 3.3 、VIX理论模型 |
| 3.4 、本章小结 |
| 4、VIX时间序列分析及其期权定价模型构建与实证 |
| 4.1 、VIX基本特征分析 |
| 4.1.1 、均值回复的具体特性 |
| 4.1.2 、VIX时间序列及其增量分布的非对称性分析 |
| 4.1.3 、VIX收益率波动率聚类 |
| 4.2 、带跳的均值回复模型 |
| 4.2.1 、带一般跳的均值回复模型的特征函数 |
| 4.2.2 、基于调和稳态的均值回复模型 |
| 4.3 基于VIX的模型实证 |
| 4.3.1 、模型参数校正 |
| 4.3.2 、随机模拟 |
| 4.3.3 、随机检验 |
| 4.4 、风险中性测度下的均值回复模型及其期权定价 |
| 4.5 实证与检验分析 |
| 4.5.1 、实证模型的选择 |
| 4.5.2 、实证模型参数校正 |
| 4.5.3 、模型检验 |
| 4.6 、本章小结 |
| 5、基于随机参数与调和稳态的均值回复模型的VIX期权定价 |
| 5.1 、基于随机参数与调和稳态的均值回复模型 |
| 5.1.1 、基于重期望公式的参数随机化 |
| 5.1.2 、参数随机化的OUJ模型与CIRJ模型 |
| 5.2 、测度变换与期权定价 |
| 5.2.1 、测度变换 |
| 5.2.2 、期权定价 |
| 5.2.3 、期权定价方法与实证 |
| 5.3 、两类随机波动率的实证分析 |
| 5.3.1 、风险中性测度下VIX期权 |
| 5.3.2 、测度变换下的VIX期权 |
| 5.3.3 、随机波动率模型的实证分析 |
| 5.4 、本章小结 |
| 6、基于均值回复情绪模型的VIX期权定价 |
| 6.1 、均值回复情绪模型相关理论与模型 |
| 6.1.1 、行为金融相关理论 |
| 6.1.2 、均值回复情绪模型 |
| 6.2 、风险中性下的VIX期权定价 |
| 6.2.1 、均值回复情绪模型的期权定价公式 |
| 6.2.2 、期权基本面分析及其实证模型的选取 |
| 6.2.3 、期权定价的样本内分析 |
| 6.2.4 、期权定价的样本外实测 |
| 6.3 、本章小结 |
| 7、总结与展望 |
| 7.1 、本文的研究结论与价值 |
| 7.2 、本文的不足 |
| 7.3 、研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| (1)CIRJ模型特征函数的推导过程 |
| (2)基于调和稳态过程均值回复模型特征函数的相关推导 |
| (3)风险中性测度下的Doob鞅模型的期权定价公式 |
| (4)假定VIX是基础资产其期权公式推导 |
| 后记 |
| 致谢 |
| 在读期间参与科研项目表 |
| 在读期间科研成果目录 |
（7）投资者关注、投资者情绪与二级市场定价效率 ——基于定向增发视角的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 引言 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容及结构 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 论文的主要内容 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.3.1 规范研究 |
| 1.3.2 实证研究 |
| 1.4 论文的主要创新点 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 投资者关注 |
| 2.1.1 投资者关注对股市的影响 |
| 2.1.2 投资者关注的代理变量 |
| 2.1.3 投资者关注文献评述 |
| 2.2 投资者情绪及市场情绪 |
| 2.2.1 投资者关注对投资者情绪的影响 |
| 2.2.2 投资者情绪对定价效率的影响 |
| 2.2.3 市场情绪对股票的影响 |
| 2.2.4 投资者情绪及市场情绪的代理变量 |
| 2.2.5 投资者情绪文献评述 |
| 2.3 定向增发定价效率 |
| 2.3.1 定向增发定价及其效率的研究 |
| 2.3.2 股票市场定价效率变量构建 |
| 2.3.3 定向增发二级市场定价效率文献评述 |
| 2.4 文献评述 |
| 第3章 理论基础 |
| 3.1 投资者有限关注假说 |
| 3.2 噪音交易理论 |
| 3.3 价格压力假说 |
| 3.4 信息不对称理论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 研究设计 |
| 4.1 研究假设 |
| 4.1.1 定向增发视角下投资者关注与二级市场定价效率 |
| 4.1.2 投资者关注对投资者情绪的影响 |
| 4.1.3 投资者关注、投资者情绪与定向增发二级市场定价效率 |
| 4.1.4 市场情绪的调节效应分析 |
| 4.2 样本选取与数据来源 |
| 4.2.1 样本选取 |
| 4.2.2 数据来源 |
| 4.3 模型设定 |
| 4.3.1 中介效应及调节效应模型 |
| 4.3.2 投资者关注度量 |
| 4.3.3 定向增发定价效率度量 |
| 4.3.4 市场情绪度量 |
| 4.3.5 控制变量 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实证检验及结果分析 |
| 5.1 描述性统计 |
| 5.2 相关性检验 |
| 5.3 多元回归模型分析 |
| 5.3.1 投资者情绪对投资者关注与定价效率的中介效应 |
| 5.3.2 市场情绪对投资者关注与二级市场定价效率的调节效应 |
| 5.4 稳健性检验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.2.1 关于监管部门的政策建议 |
| 6.2.2 关于定向增发公司的建议 |
| 6.2.3 关于投资者的政策建议 |
| 6.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和其它科研情况 |
（8）多因子资产定价模型在A股市场的实证研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1.研究背景与目的 |
| 1.2.研究思路和主要内容 |
| 1.3.全文结构 |
| 1.4.主要创新 |
| 第2章 资产定价理论回顾和文献综述 |
| 2.1.资产定价理论回顾 |
| 2.2.资产定价主要方法 |
| 2.3.资产定价文献综述 |
| 2.4.基于行为金融学的资产定价回顾 |
| 2.5.本章小结 |
| 第3章 上市公司股票收益率和多因子资产定价 |
| 3.1.FF多因子定价模型中的股票收益率 |
| 3.2.公司股票收益率的成因分析 |
| 3.3.公司股票收益率公式推导 |
| 3.4.基于公司股票收益率的多因子定价模型 |
| 3.5.本章小结 |
| 第4章 多因子定价模型中经营基本面因素研究 |
| 4.1. “投资异象”的经营基本面因素分析 |
| 4.2.A股经营基本面因素的对经济“晴雨表”的分析 |
| 4.3.经营基本面因素与股票收益率横截面研究 |
| 4.4.本章小结 |
| 第5章 多因子定价模型中投资者情绪因素研究 |
| 5.1.投资者情绪表现形式和度量指标 |
| 5.2.A股市场整体投资者情绪指数研究 |
| 5.3.个股投资者情绪因素研究 |
| 5.4.本章小结 |
| 第6章 多因子定价模型在A股市场的实证检验 |
| 6.1.A股市场发展及数据样本 |
| 6.2.定价因子构建与分析 |
| 6.3.定价因子比较与选择 |
| 6.4.不同多因子定价模型在A股市场比较和分析 |
| 6.5.稳健性检验 |
| 6.6.本章小结 |
| 第7章 多因子定价模型在配对交易中的应用 |
| 7.1.配对交易现状 |
| 7.2.多因子模型在配对交易中的应用 |
| 7.3.实证分析 |
| 7.4.本章小结 |
| 第8章 论文总结 |
| 8.1.结论与启示 |
| 8.2.研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表论文 |
| 攻读博士学位期间参加学术会议情况 |
（9）股票定价偏误对公司融资的影响研究 ——来自中国A股上市公司的经验证据（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 概念界定 |
| 1.3.1 股票定价偏误 |
| 1.3.2 公司融资 |
| 1.4 研究思路与结构安排 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 结构安排 |
| 1.5 创新之处与研究不足 |
| 1.5.1 创新之处 |
| 1.5.2 研究不足 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 股票定价偏误对公司融资影响的研究进展 |
| 2.2 股票定价偏误与公司内源融资 |
| 2.3 股票定价偏误与公司股权融资 |
| 2.4 股票定价偏误与公司债务融资 |
| 2.5 股票定价偏误与公司资本结构 |
| 2.6 股票定价偏误影响公司融资的文献评述 |
| 3 理论基础 |
| 3.1 公司融资的基础理论 |
| 3.1.1 传统金融框架下的融资理论 |
| 3.1.2 行为金融框架下的融资理论 |
| 3.2 股权估值理论与方法 |
| 3.2.1 股权估值的基础理论与模型 |
| 3.2.2 剩余收益模型估值技术 |
| 3.2.3 股票定价偏误的度量 |
| 4 股票定价偏误与留存收益——以现金股利为研究对象 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 文献回顾 |
| 4.3 理论分析与研究假设 |
| 4.3.1 股票定价偏误影响现金分红的模型分析 |
| 4.3.2 理论假设的提出 |
| 4.4 研究设计 |
| 4.4.1 样本选择与数据来源 |
| 4.4.2 变量定义 |
| 4.4.3 检验模型及思路 |
| 4.5 实证结果与分析 |
| 4.5.1 描述性统计 |
| 4.5.2 股票定价偏误对现金分红的影响 |
| 4.5.3 现金分红的市场效应 |
| 4.5.4 稳健性检验 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 股票定价偏误与股权再融资 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 理论分析与研究假设 |
| 5.3 研究设计 |
| 5.3.1 样本选择与数据来源 |
| 5.3.2 变量定义 |
| 5.3.3 模型设定 |
| 5.4 实证结果分析 |
| 5.4.1 股权融资的市场择时 |
| 5.4.2 大股东参与定向增发的择时 |
| 5.4.3 产权性质对定向增发的影响检验 |
| 5.4.4 稳健性检验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 股票定价偏误与隐性股权融资——以股权激励为研究对象 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 文献回顾 |
| 6.2.1 实施股权激励的动机及影响因素 |
| 6.2.2 股权激励方式的选择 |
| 6.3 理论分析与研究假设 |
| 6.3.1 股权激励的股权融资效应 |
| 6.3.2 股票定价偏误与股权激励意愿 |
| 6.3.3 股票定价偏误与股权激励方式选择 |
| 6.4 实证研究设计 |
| 6.4.1 样本选择与数据来源 |
| 6.4.2 实证模型 |
| 6.5 实证结果与分析 |
| 6.5.1 股票授予与期权行权对资本支出的影响 |
| 6.5.2 股票定价偏误对公司股权激励意愿的影响 |
| 6.5.3 股票定价偏误对股权激励方式选择的影响 |
| 6.5.4 稳健性检验 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 股票定价偏误与债务融资 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 理论分析与研究假设 |
| 7.2.1 股票定价偏误影响债务融资的内在机理 |
| 7.2.2 股票定价偏误与债务融资 |
| 7.2.3 股票定价偏误与债务水平 |
| 7.3 研究设计 |
| 7.3.1 样本选择与数据来源 |
| 7.3.2 模型设定 |
| 7.4 实证结果分析 |
| 7.4.1 股票定价偏误与债务净融资 |
| 7.4.2 股票定价偏误与债务水平 |
| 7.4.3 稳健性检验 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 总结与展望 |
| 8.1 研究总结 |
| 8.2 政策含义 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）中国股票期权激励合约行权定价理论与实证研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 导论 |
| 一、研究背景与意义 |
| 二、基本概念及研究范围 |
| 三、研究综述 |
| 四、研究思路、研究方法及技术路线 |
| 五、论文结构安排与创新点 |
| 第一章 研究的理论基础 |
| 第一节 股权激励的相关理论 |
| 一、委托-代理理论 |
| 二、人力资本理论 |
| 三、代理成本理论 |
| 四、行为金融理论 |
| 第二节 期权定价理论 |
| 一、二叉树期权定价方法 |
| 二、蒙特卡洛数值模拟定价方法 |
| 三、B?S期权定价方法 |
| 四、有限差分方法 |
| 第三节 股权激励效果评价 |
| 一、股权激励的信息量及原则 |
| 二、股权激励投入效果与产出效果评价 |
| 本章小结 |
| 第二章 中国股权激励的发展及现状分析 |
| 第一节 中国股权激励的发展历程 |
| 一、资本市场的发展 |
| 二、股权激励的发展 |
| 第二节 股权激励的基本模式及特点分析 |
| 一、股票期权模式 |
| 二、限制性股票 |
| 三、股票增值权 |
| 四、股权激励模式的对比分析 |
| 第三节 股权激励方案设计的法则 |
| 第四节 行权定价现存的问题及改进 |
| 一、相关条例中有关行权价格修订前后的对比 |
| 二、股权激励行权定价中的现存问题 |
| 三、行权定价研究的改进思路 |
| 本章小结 |
| 第三章 行权价格、努力程度与风险承担的博弈分析 |
| 第一节 经典委托代理模型 |
| 一、模型假设和参数设定 |
| 二、已有的研究结论 |
| 第二节 引入股权激励项的委托代理博弈模型 |
| 一、模型改进的思路 |
| 二、模型假设 |
| 三、参数的设定 |
| 四、博弈模型分析 |
| 第三节 经典模型和改进模型结果对比 |
| 本章小结 |
| 第四章 股权激励行权定价模型与测算运用 |
| 第一节 现有的行权定价方法 |
| 一、固定价格定价法 |
| 二、基于EVA的相对业绩可变价格定价法 |
| 第二节 单指数化行权定价模型 |
| 一、单指数期权行权定价模型 |
| 二、单指数相对化期权定价 |
| 第三节 指数化定价的作用机理分析 |
| 一、股票价格的指数化分解 |
| 二、指数化定价的作用机制 |
| 第四节 参数对行权价格的影响规律分析 |
| 一、相关系数对于指数化行权价格的影响 |
| 二、无风险利率对于指数化行权价格的影响 |
| 三、股票价格波动率对于指数化行权价格的影响 |
| 四、指数波动率对于指数化行权价格的影响 |
| 五、股票红利率对于指数化行权价格的影响 |
| 六、指数红利率对于指数化行权价格的影响 |
| 第五节 定价公式的敏感性分析 |
| 一、敏感性分析公式 |
| 二、△值的对比分析 |
| 三、关于指数相关性的新的敏感性指标 |
| 第六节 多指数行权定价模型 |
| 一、多指数绝对定价模型 |
| 二、多指数相对定价模型 |
| 第七节 多种定价方法的实例结果对比 |
| 一、实例回顾 |
| 二、实例结果计算与输出 |
| 三、结果分析 |
| 四、实例启示 |
| 五、相关系数对多指数定价的影响分析 |
| 本章小结 |
| 第五章 行权定价对股权激励效果的影响 |
| 第一节 样本选取和描述性统计分析 |
| 一、样本选取和数据的处理 |
| 二、行权价格的描述性统计分析 |
| 三、行权价格的构建、激励效果指标的选取与控制变量的设定 |
| 第二节 行权价格指标与公司业绩的回归分析 |
| 一、理论分析、研究假设及模型构建 |
| 二、确定价等价分析 |
| 三、面板数据回归模型设定 |
| 四、行权价格与公司业绩的回归分析 |
| 五、内生性问题的处理 |
| 六、回归结果分析 |
| 第三节 行权价格与盈余管理的回归分析 |
| 一、理论分析及研究假设 |
| 二、盈余管理的计算 |
| 三、行权价格与盈余管理的回归分析 |
| 四、回归结果分析及模型稳健性说明 |
| 第四节 行权价格与公司创新能力的回归分析 |
| 一、理论分析及研究假设 |
| 二、模型选择 |
| 三、行权价格与创新能力的回归及结果分析 |
| 本章小结 |
| 第六章 安徽科大讯飞股份有限公司股权激励案例 |
| 第一节 安徽科大讯飞公司股权激励 |
| 一、科大讯飞公司概况 |
| 二、科大讯飞公司股权激励方案 |
| 三、股权激励期权数量及行权价格的调整办法 |
| 第二节 指数化行权定价的改进与对比 |
| 一、行权价格指数化改进的原因 |
| 二、指数化定价的参数计算 |
| 三、指数化行权价格表现 |
| 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 一、研究结论 |
| 二、政策建议 |
| 三、研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间科研成果 |
| 一、已发表论文 |
| 二、参与课题、项目 |
| 附录 |
| 附录A:敏感性分析(R程序) |
| 附录B:单指数、多指数分析(R程序) |
| 附录C:行权价格与公司业绩的回归分析及内生性检验(STATA) |
| 附录D:盈余管理(参与行业特征回归方程的行业、年行业样本数) |
| 附录E:盈余管理计算(R程序) |
| 致谢 |
四、股票基本定价与定价模型的选择（论文参考文献）
- [1]中国股票市场投资者失望厌恶资产定价研究[D]. 武翰章. 山西财经大学, 2021
- [2]上证50ETF期权市场波动率风险溢价研究[D]. 胡明柱. 哈尔滨工业大学, 2020(02)
- [3]商业银行碳金融结构性存款的定价研究 ——以兴业银行为例[D]. 陈淑瑞. 上海师范大学, 2020(07)
- [4]异质信念与中国股票市场异象研究[D]. 李林波. 山西大学, 2020(12)
- [5]考虑高阶矩属性风险传染的碳金融资产定价研究[D]. 云坡. 合肥工业大学, 2020(01)
- [6]基于调和稳态均值回复模型的VIX时间序列及其期权定价研究[D]. 尹亚华. 西南财经大学, 2020(02)
- [7]投资者关注、投资者情绪与二级市场定价效率 ——基于定向增发视角的研究[D]. 梁晨曦. 山西财经大学, 2020(04)
- [8]多因子资产定价模型在A股市场的实证研究[D]. 干伟明. 南京大学, 2020(09)
- [9]股票定价偏误对公司融资的影响研究 ——来自中国A股上市公司的经验证据[D]. 程德巧. 江西财经大学, 2019(07)
- [10]中国股票期权激励合约行权定价理论与实证研究[D]. 何妍. 中南财经政法大学, 2019(08)